Информационный анализ эффективности системы выведения космического аппарата ГЛОНАСС на орбиту тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.25.05, кандидат наук Сухов, Петр Андреевич

• Сухов, Петр Андреевич
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Сухов, Петр Андреевич

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИИ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. АНАЛИЗ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ВЫВЕДЕНИЯ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ ГЛОНАСС НА ОРБИТУ

1.1. Использование энтропии покрытия в современных информационных технологиях, применяемых для решения задач управления полетом космических аппаратов

1.2. Классические элементы орбиты спутников ГЛОНАСС

1.3. Анализ параметров орбит спутников ГЛОНАСС

1.4. Анализ состава аппаратуры спутников ГЛОНАСС

1.5. Этапы функционирования КА ГЛОНАСС

1.6. Общая постановка задачи оптимального управления в информационном пространстве с использованием энтропии покрытия 33 Выводы по главе 1

Глава 2. АНАЛИЗ ВЫРАБОТКИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЯЮЩЕГО ВОЗДЕЙСТВИЯ В

ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ

2.1. Численные методы оптимизации

2.2. Принцип максимума Понтрягина в общем случае

2.3. Информационное пространство отношений СУ РБ

2.4. Методика решения задачи оптимального управления в информационном пространстве 60 Выводы по главе 2

Глава 3. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ВЫРАБОТКИ

ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЯЮЩЕГО

ВОЗДЕЙСТВИЯ В ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ ОТНОШЕНИЙ СУ РБ

3.1. Методические основы применения критерия среднего байесовского риска в системе управления разгонным блоком _

3.2. Использование байесовского подхода при оптимальном оценивании вектора состояния элементов СУ РБ

3.3. Алгоритм фильтрации дискретно-непрерывных процессов

3.4. Математическая модель функционирования системы выведения КА

3.5. Задача оптимального управления в информационном пространстве 95 Выводы по главе 3

Глава 4. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ В ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ ДЛЯ СЛУЧАЯ ВЫВЕДЕНИЯ КА НА КРУГОВУЮ ОРБИТУ

4.1. Объектно-ориентированная модель системы управления

4.2. Фрагмент текста программы по расчёту информационно-управляющих характеристик

4.3. Пространство состояний системы управления разгонным блоком как стохастической следящей системы

4.4. Методика исследования СУ РБ как стохастической следящей системы

4.5. Решение задачи оптимального управления в информационном пространстве

4.6. Графики зависимости энтропии покрытия вектора управляющих воздействий от начальных условий 133 Выводы по главе 4 134 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 135 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ НОРМАТИВ-НО-ПРАВОВЫХ АКТОВ И НАУЧНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АП - аппаратура потребителей;

БВ - блок выведения;

БКУ - бортовой комплекс управления;

БЦВМ - бортовая цифровая вычислительная машина;

ДМ - демодулятор;

ДУ - двигательная установка;

ЗРВ - зона радиовидимости;

ИКК - измерительный комплекс космодрома;

ИТНП - измерение текущих навигационных параметров;

ИЦ - испытательный центр;

КА - космический аппарат;

КНС - космическая навигационная система;

МДУ - маршевая двигательная установка;

МКА - малый космический аппарат;

ММД - математическая модель движения;

НАКУ - наземный автоматизированный комплекс управления;

НКУ - наземный комплекс управления;

НС - навигационный спутник;

ОГ К А - орбитальная группировка космических аппаратов;

ОКЗ - операционная космическая зона;

ОКИК - отдельный измерительный комплекс;

РБ - разгонный блок;

РН - ракетоноситель;

САУ - система автоматизированного управления;

СУ - система управления;

СУД - система управления движением;

ТМИ - телеметрическая информация;

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационный анализ эффективности системы выведения космического аппарата ГЛОНАСС на орбиту»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертационного исследования.

Навигационное (навигационно-баллистическое) обеспечение является одним из основных процессов управления полетом космических аппаратов (КА). В настоящее время для навигационного обеспечения полета КА наиболее часто используется сеть наземных измерительных пунктов и центров обработки информации, входящих в состав системы управления (СУ) КА. Не смотря на большой положительный опыт навигационного обеспечения КА средствами СУ, имеются сложности в их применении. Поддержание, развитие и эксплуатация средств СУ составляют значительную часть стоимости космических проектов. Ограниченность территории расположения средств автоматизированной системы управления (АСУ) не может обеспечить проведение измерений в любой точке орбиты, что отражается на точности определения параметров движения КА.

Быстрое увеличение числа и сложности космических аппаратов вынуждает искать новые способы контроля и управления космическими аппаратами. Анализ показывает, что перманентно возрастающий объем информации, передаваемой на Землю с борта КА, может превзойти потенциальные возможности ее обработки, в связи с чем важное значение при разработке перспективных космических систем уделяется увеличению их автономности и переносу многих функций управления на борт КА. Автономные интегрированные навигационные системы способны сократить затраты на навигационно-баллистическое обеспечение полета КА и повысить примерно на порядок точность определения траектории на всех участках полета.

Для некоторых типов автоматических КА основу бортового комплекса управления (БКУ) составляют бортовые цифровые вычислительные машины (ЦВМ) или бортовые программно-временные устройства. Наиболее распространенным способом управления КА являются задание с Земли временной программы работы бортовой аппаратуры (БА) и управление разовыми командами. Передаваемая программа работы КА записывается в блоке памяти

бортовой ЦВМ и затем отрабатывается по временным от бортового синхронизирующего устройства (БСУ). Периодичность закладки программ или подачи команд с Земли зависит от продолжительности автономного функционирования КА.

Автономность функционирования КА без обмена информацией с Землей зависит от многих причин: решаемой КА целевой задачи; технических характеристик БКУ; надежности и безопасности работы бортовой аппаратуры и др. Одним из направлений повышения автономности КА является использование в бортовом контуре управления навигационных приемников космических навигационных систем GPS/TJ10HACC.

Глобальные спутниковые навигационные системы (СНС) находят все более широкое применение для навигационного обеспечения полетов космических аппаратов (КА) различного целевого назначения. Особенно это актуально для КА видового наблюдения на витках, слабо обеспеченных сопровождением радиотехническими средствами (РТС) навигации и управления системы управления.

Интенсивное внедрение спутниковых технологий в контур управления КА объясняется высокими эксплуатационно-техническими характеристиками СНС. Существующие СНС ГЛОНАСС (Россия) и GPS (США) позволяют определять местоположение КА в глобальном масштабе, в любое время суток и года, на любой высоте орбиты К А с высокой точностью. Наиболее важной особенностью этих систем является возможность обеспечивать выполнение всех этапов полета - от этапа выведения КА на расчетную орбиту до выполнения КА целевых функций. Внедрение спутниковой навигации в бортовые комплексы управления (БКУ) КА требует проведения научных исследований в области аппаратного, программного и информационного ком-плексирования СНС с автономными системами навигации КА и наземными радиотехническими средствами навигации и управления СУ. В этой связи объективной необходимостью является решение научной задачи разработки модели движения разгонного блока на этапе выведения на заданные орбиты

и оптимизации этой модели в информационном пространстве для выработки управляющих воздействий, позволяющих экономить ресурсы системы.

Степень научной разработанности проблемы.

Поставленные задачи оптимизации системы решаются в информационном пространстве отношений. При этом СУ рассматривается как эргатиче-ская система. Вопросы, посвященные описанию и оптимизации эргасистем, в мировом учёном сообществе стали рассматриваться с конца XX века, когда стало возможным использовать современный математический аппарат для решения задач оптимизации и сформировались соответствующие научные направления в областях теории информации, теории оптимального управления и оценивания, математической экономики. Для решения задач оптимизации стал использоваться мощный математический аппарат, основанный на принципе максимума JI.C. Понтрягина, созданный им и коллективом его учеников. Была создана и продолжает развиваться теория оптимальной нелинейной фильтрации, применяемая для оптимального оценивания состояний элементов эргасистем. Основы теории нелинейной фильтрации заложены в работах P.JI. Стратоновича, В.И. Тихонова, В.Н. Харисова, В.А. Смирнова, В.В. Горшкова, В.И. Прыткова и других. Современная теория информации основывается на работах А.Н. Колмогорова, К. Шеннона, P.JI. Стратоновича,

A.Н. Мартьянова, Ф.С. Варайского и т.д. Различные прикладные информационные аспекты рассмотрены в работах A.M. Прохорова, A.B. Чечкина, М.И. Ломакина, Д.А. Ловцова, A.B. Сухова, Г.С. Лебедева, Г.А. Титаренко, М.Я. Клепцова, Л.А. Вдовенко, А.Н. Романова, Б.Е. Одинцова, И.Н. Денисова, Е.А. Финченко, Б.И. Глазова и других. Вопросы навигационно-баллистического обеспечения рассмотрены в работах Ю.Г. Сихарулидзе, Р.Ф. Аппазова, С.С. Лаврова, В.П. Мишина, А.Б. Небылова, Н.М. Иванова,

B.В. Бетанова, А.И. Киселёва и других. Однако прикладные задачи оптимизации информационного ресурса эргасистем ещё рассмотрены не для всех актуальных приложений. При этом, в первую очередь, развитие информационного аспекта применительно к СУ системы ГЛОНАСС с целью оптимиза-

ции информационного ресурса и, как отображение в предметную область, технического ресурса, ещё требует своего развития.

Для разрешения проблематики в рассматриваемой предметной области может быть использован информационный, целевой подход к оптимизации информационного ресурса эргасистемы, основанный на энтропии покрытия, характеризующей степень отработки команд управления на этапах выведения разгонного блока на орбиту.

Актуальность данной проблемы, её недостаточная проработанность в современной науке предопределили выбор темы, цель, объект, предмет и научные задачи диссертационного исследования.

Объект и предмет исследования.

Объектом диссертационного исследования являются информационные процессы и информационный ресурс системы управления разгонным блоком (СУ РБ) космического аппарата.

Предметом диссертационного исследования являются методы оптимизации информационных процессов и информационного ресурса СУ РБ в процессе выведения разгонного блока на заданную орбиту.

Цель и задачи исследования.

Целью диссертационного исследования является решение научной задачи разработки научно-методического инструментария оптимизации управляющих воздействий системы управления разгонным блоком космического аппарата, базирующемся на информационной модели системы управления в целевом информационном пространстве, основанном на энтропии покрытия, и позволяющем минимизировать ресурсы системы.

Достижение цели исследования обеспечивается решением следующих задач диссертационного исследования:

- разработка информационно-математической модели системы управления разгонным блоком в целевом информационном пространстве;

- обоснование методики решения задачи оптимального управления в информационном пространстве с выработкой оптимальных управляющих воздействий;

- решение задачи оптимального управления в информационном пространстве отношений СУ РБ;

- анализ функционирования СУ РБ на этапе выработки оптимального управляющего воздействия в информационном пространстве отношений;

- разработка компьютерной динамической модели функционирования СУ РБ при оптимальном управлении в целевом информационном пространстве.

Теоретическая, информационная и статистическая основы диссертационного исследования.

Теоретической основой исследования явились фундаментальные работы по теории информации (К. Шеннона, Р.Л. Стратоновича), оптимального управления (Л.С. Понтрягина) и труды в области оптимального оценивания состояний. Базовой основой проведённого исследования является информационный подход, основанный на энтропии покрытия, позволяющий решать задачи оптимального управления СУ РБ в информационном пространстве. В качестве информационной и статистической базы проведённого исследования послужили данные по системе ГЛОНАСС.

Содержание работы соответствует паспорту специальности 05.25.05 -Информационные системы и процессы.

Научная новизна работы и основные научные результаты, выносимые на защиту.

Научная новизна исследования заключается в том, что решена задача оптимального расхода технического ресурса СУ РБ посредством решения задачи оптимизации информационного ресурса системы с применением принципа максимума Понтрягина в целевом информационном пространстве, образованном на основе информационной меры энтропии покрытия. Использование энтропии покрытия при отображении предметной области в информа-

ционное пространство позволило сформулировать и решить задачу оптимизации, а также провести выработку оптимальных управляющих воздействий по расходу технического ресурса в предметной области.

В диссертационном исследовании получены и выносятся на защиту следующие результаты.

1. Информационно-математическая модель СУ РБ и её информационного ресурса в информационном пространстве, основанном на энтропии покрытия, использующая отображение динамических процессов управления в предметную область.

2. Методика решения задачи оптимального управления в информационном пространстве с выработкой оптимальных управляющих воздействий.

3. Решение задачи оптимального управления в информационном пространстве отношений СУ с оптимизацией информационного ресурса.

4. Решение задачи анализа функционирования системы управления РБ на этапе выработки оптимального управляющего воздействия в информационном пространстве отношений.

5. Компьютерная динамическая модель функционирования СУ РБ при оптимальном управлении в целевом информационном пространстве.

Практическая значимость работы.

Совокупность выводов и предложений, содержащихся в диссертационном исследовании, может быть использована при решении таких практических задач, как сокращение расходов на эксплуатация средств СУ и экономии энергетических ресурсов РБ, повышение эффективности навигационного обеспечения полетов космических аппаратов различного целевого назначения.

Материалы исследования могут быть использованы как основа для дальнейшей научной разработки проблематики развития информационного обеспечения в целях развития навигационно-баллистического обеспечения, а также в учебном процессе вузов соответствующего профиля.

Апробация и внедрение результатов исследования.

Теоретические, методологические и практические вопросы диссертационного исследования обсуждались и получили одобрительную оценку на конференциях и семинарах, проходивших в ФГУП «Российский научно-технический центр информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия»; ФГУП «Научно-исследовательский центр информатики при Министерстве иностранных дел Российской Федерации», ФГБОУ ВПО «МАТИ - Российский государственный технологический университет имени К.Э. Циолковского» и ряде других высших учебных заведений и научных организаций.

Отдельные положения диссертационного исследования получили апробацию в ходе учебных занятий в ФГБОУ ВПО «МАТИ - Российский государственный технологический университет имени К.Э. Циолковского».

Публикации.

По теме диссертации опубликованы 7 печатных работ общим объемом 8,3 п.л. (авторский объем - 5,8 п.л.), в т.ч. 2 статьи (авторский объем -2,0 п.л.) в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ для опубликования основных научных результатов диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук, зарегистрирован 1 патент на изобретение.

Структура работы.

Диссертационная работа состоит из оглавления, введения, четырёх глав, заключения и списка использованных нормативно-правовых актов и научной литературы.

Глава 1. АНАЛИЗ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ВЫВЕДЕНИЯ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ ГЛОНАСС НА ОРБИТУ

1.1. Использование энтропии покрытия в современных информационных технологиях, применяемых для решения задач управления полетом космических аппаратов

Одной из характерных черт современного общества испытывает является возрастание роли различного рода информационных процессов. В первую очередь это связано с созданием широкой сети телекоммуникаций, позволяющей вести оперативный информационный обмен между пользователями. Значительный вклад вносит бурное развитие вычислительной техники. При этом можно отметить следующие отличительные особенности этого процесса:

- ежегодный рост продуктивности современных вычислительных комплексов (по оценкам специалистов за последние годы продуктивность вычислительных комплексов ежегодно удваивается [1,2]);

- широкое распространение компьютерных сетей информационного обмена;

- значительное снижение габаритно-весовых характеристик современных вычислительных комплексов;

- значительный рост эргономических показателей и общего удобства работы пользователей;

- постоянный рост надежности вычислительных комплексов;

- внедрение компьютерных технологий практически во все сферы жизни общества и др.

Вместе с тем наблюдается всё больший рост потребностей общества в создании надёжных хранителей накопленной информации, надёжных сетей информационного обмена, надёжных и быстродействующих средств обработки информации. Вопросы конкурентной борьбы требуют разрешения

проблем по защите баз данных и сетей информационного обмена от несанкционированного доступа. А весь круг указанных выше вопросов относится к понятию технологических процессов переработки информации.

Развитие технического прогресса приводит к тому, что современное общество всё сложнее делить на чисто социальные структуры. Эти структуры практически все (в той или иной степени) обладают техническими достижениями современной цивилизации, в том числе и электронно-вычислительной техникой. Сложная система управления объектами технических, технологических, организационных и экономических комплексов, в которой управляющая система содержит человека-оператора или группу операторов как главный компонент, характеризующийся функциональной активностью и функциональным гомеостазисом на множестве функциональных возможностей в условиях динамически изменяющейся внешней среды, является эргатической системой (эргасистемой) [3]. Поэтому можно сделать вывод о том, что составные элементы наземного автоматизированного комплекса управления, включающие в свой состав достаточно большое многообразие социально-технических структур, относятся к эргасистемам.

Современное состояние информационных технологий целесообразно рассмотреть с позиций: а) общего понятия «информация для эргасистем»; б) вопросов информационного обмена между эргасистемами; в) анализа технологий в процессе информационного взаимодействия с другими эргасистемами.

Наиболее размытым в наше время является определение понятия «информация», что в первую очередь связано с бурным ростом различных технологий по обработке, хранению и передаче данных, сведений о различных процессах и явлениях во всех сферах жизни нашего общества.

Широко известная, но крайне неудачная информационная - мера Хартли-Шеннона - описывала энтропию - меру вероятности множества равновероятных событий. Однако термин «энтропия» много позже отстоял в своих трудах Клод Шеннон.

Hx-k log М, (1.1)

где

М - количество возможных состояний некоторой системы, причем энтропия будет характеризовать только количество степеней свободы и только этим обуславливается уникальное свойство логарифмической меры -аддитивности по степеням свободы, но не по банальному возможному числу исходов случайной величины!

к - константа, связанная с основанием логарифма, поэтому она определяет единицы измерения энтропии:

• при к = 1 используются натуральные единицы измерения, наты;

• при к = 1/1п2 - двоичные единицы, биты;

• при к = 1/1п10 - десятичные, диты).

Неудачность этой меры проявляется в том, что она не привязана ни к какой предметной области и описывает такую математически неудачную абстракцию [79], как случайность. В настоящее время существуют значительно более удачные в практической реализации (реализации принципов управления) информационные меры. И одна из лучших в этой области принадлежит профессору A.B. Сухову - энтропия покрытия. Об этой информационной мере будет сказано ниже.

По поводу понятия «энтропия» в научном мире велось и ведётся много споров. Этот термин вначале использовал Р. Клаузиус для меры вероятности пребывания системы в данном состоянии (ввёл в середине XIX века). Этот термин удачно совпал с исследованиями JI. Больцмана, который с применением энтропии в термодинамике обосновал её начала. По существу, что такое энтропия? - Просто свёртка в переводе с латыни. Но эта свёртка обладает замечательным свойством сохранять только сущность предметов и событий, абстрагируясь от несущественных мелочей, что и было замечено в работах [2, 3, 9]. Следуя историческому экскурсу, Клод Шеннон [6] определил энтропию для разновероятных исходов случайных величин простым обобщением понятия Хартли (напомним, что Хартли термин

«энтропия» не употреблял). И только благодаря его публикациям в теории информации появился этот термин.

Классификация информации может быть произведена по различным основаниям.

По форме информация подразделяется на образную (идеальную) и признаковую (духовную).

По источникам информация подразделяется на информацию психики человека, информационно-технических систем, объектов материального мира, документальных источников, управляющих систем.

Вид информации связан с источниками информации. Для психики человека - это знания, навыки, умения. Для информационно-технических систем информацией являются сигналы, данные, программы. Объекты материального мира имеют информацию в виде характеристик и параметров. Для документальных источников информация представляется в виде знаков (символов) и сообщений. Классификация термина «информация» весьма затруднительна в связи с затёртостью этого термина в настоящее время. Так, если информация не может в принципе существовать без духовности (человека), то и всякое упоминание о ней в полной абстракции является полным абсурдом. Этим грешат, к сожалению, некоторые учёные современности, забывая, что ИНФОРМАЦИЯ ВСЕГДА В ПЕРВУЮ ОБЕРЕДЬ СОВОКУПНОСТЬ СВЕДЕНИЙ, и только во вторую очередь - всё остальное. Приведём не вполне удачные примеры классификации информации: «По описанию объекта информации рассматривается информация об объекте (семантическая информация [7]), информация по отношению к объекту [3], а также информация на основе статистических мер и нечётких мер. Семантическая информация представляется как элементарная и неэлементарная. По отношению к объекту информация представляется как объективная информация, являющаяся внутренней структурной информацией объектов, и субъективная информация, являющаяся внешней относительной информацией объекта».

Принято, что качественная сторона не предусматривает метрического представления. Отметим, однако, что под качеством информации понимается степень её соответствия потребностям пользователей (но это, опять же, при использовании таблиц соответствия вербальных характеристик метрическому представлению - также и количественная сторона информации). Эта информация определяет цели управления в эргасистемах. К примеру, при показателе качества «энергия» для одного энергопотребляющего объекта 100 кВтч может оказаться вполне достаточным потреблением за месяц, в то время как для более крупного объекта этого окажется крайне недостаточно, и качественная сторона информации об этих поступлениях энергии будет разной. Если критерий «качество» для измерения качественной стороны информации введён, то эта информация будет уже метрической величиной, следовательно, может быть измерена. Но поскольку принято, что качественная сторона не может быть определена количественно, то для разрешения конфликтов в терминологии предлагается не употреблять термин «качественная сторона информации», а использовать термин «содержательная сторона информации».

Объединяющим информационным подходом по признакам «количественная» и «качественная» стороны информации может являться подход, основанный на энтропии покрытия [2, 3, 9, 10]. Эта информационная мера была специально введена для оптимизации информационных процессов, протекающих в эргасистемах.

Теоретико-множественная мера неопределённости содержит сведения о соответствии параметров объекта их нормативным значениям. Опять же — логарифмического представления по покрытию одного множества другим. -«энтропия покрытия» [2, 3, 9]:

Нс(А йо) = к Ы [\\(Е№о)иОо\\/\\Оо\\], (1.2)

где Б — множество реальных технических параметров; Ио - множество нормативных (требуемых) технических параметров; \ - операция разности множеств; ||-|| - норма, допустимы первая норма (сумма абсолютных

значений) и эвклидова (квадратичная); к - коэффициент пропорциональности, связанный с единицами измерения (1.2).

Энтропия покрытия принимает ненулевые значения при превышении параметром или группой параметров нормативных значений и равняется нулю при достижении требуемых значений или при лучшем результате. Такое свойство энтропии покрытия позволяет математически строго решать задачи оптимального управления с обеспечением рационального расходования ресурсов в условиях статистической неопределённости [2, 9, 10, 11, 15, 16].

Следует также отметить, что при решении комплекса сложных задач теории управления следует использовать энтропию покрытия в обобщённой версии [2, 9, 10, 11, 16].

Различные представления информации могут быть упорядочены в две большие группы: информация по приложениям и информация объекта, что существенно для представления информации в метрической форме. Первая группа допускает представление информации в метрической и содержательной формах, в то время как во второй группе эти представления разделены. Вторая группа даёт возможность выбора каждому элементу первой группы для выбора своего количественного или содержательного представления.

В соответствии с приведённой классификацией можно отметить, что практически все пункты схемы в той или иной степени касаются вопросов анализа информационных процессов в эргасистемах с учётом информационного противодействия возмущающим факторам.

1.2. Классические элементы орбиты спутников ГЛОНАСС

Российская спутниковая радионавигационная система (СРНС) второго поколения ГЛОНАСС продемонстрировала достаточно высокие точностные характеристики. Однако в настоящее время ведётся много споров о введении

так называемой скачущей секунде - временной поправке, которая определяется действием случайных факторов в космическом пространстве, в солнечной системе. Но эти вопросы дирекция ГЛОНАСС обещала поправить, т.е. дать зарубежным партнёрам возможность использования двух шкал времени - абсолютную и атомную.

В настоящее время ГЛОНАСС находится в начале широкого практического освоения. Система в состоянии обеспечить существенное повышение безопасности движения транспортных средств, наиболее экономичное решение задачи освоения удаленных, слабо изученных территорий и акваторий морей и океанов, регулярность функционирования буровых и добывающих платформ на шельфе и в открытом море, быстрый поиск и спасение терпящих бедствие и решать многие другие задачи.

Наряду с аналогичной американской GPS (НАВСТАР) система ГЛОНАСС планируется международными организациями в качестве составной части перспективной глобальной навигационной спутниковой системы GNSS-1, отличающейся большей точностью и надежностью.

Система ГЛОНАСС по точности использования предоставляемых мировому сообществу сигналов превосходит аналогичные показатели СРНС GPS в режиме селективного доступа. Одновременно самим своим существованием ГЛОНАСС побуждает правительство США отказываться от ограничений на использование системы GPS.

Эти обстоятельства предопределяют весьма устойчивый интерес различных специалистов, владельцев и лиц, осуществляющих эксплуатацию транспортных средств, геодезистов и землеустроителей к системе, ее элементам, возможностям и характеристикам.

Приведём описание параметров орбиты космического аппарата в соответствии с работой Ю.Г. Сихарулидзе «Баллистика летательных аппаратов» [78]. Далее по тексту автор цитирует работу Ю.Г. Сихарулидзе, которая процитирована, по мнению автора, не меньше, чем в 20-ти публикациях. Но этот текст гармонично связан с темой диссертации и из

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Сухов, Петр Андреевич, 2014 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ НОРМАТИВНО-ПРАВОВЫХ АКТОВ И

НАУЧНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Энциклопедия информациологии / Под ред. A.M. Прохорова. - М.: Информациология, 2000. - 467 с.

2. Сухов A.B. Методы и технологии выработки управленческих решений. - М.: В А РВСН им. Петра Великого, 2003. - 287 с.

3. Ловцов Д.А. Информационная теория эргасистем: Тезаурус. - М.: Наука, 2005. - 248 с.

4. Варайский Ф.С. Информатика. Новый систематизированный толковый словарь-справочник. - М.: Либерия, 2001. - 536 с.

5. Стратонович Р.Л. Теория информации. - М.: Советское радио, 1975.-424 с.

6. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. - М.: Иностранная литература, 1963. - 830 с.

7. Чечкин A.B. Математическая информатика. - М.: Наука, 1991. -

416 с.

8. Урсул А.Д. Проблема информации в современной науке. Философские очерки. - М.: Наука, 1975. - 283 с.

9. Сухов A.B. Динамика информационных потоков в системе управления сложным техническим комплексом // Теория и системы управления, 2000.-№4.-С. 111-119.

10. Бурый A.C., Сухов A.B. Оптимальное управление сложным техническим комплексом в информационном пространстве // Автоматика и телемеханика, 2003. - № 7. - С. 145 - 162.

11. Сухов A.B. Синтез оптимального управления сложным техническим комплексом в информационном пространстве: В кн. Информатизация управления / Под ред. Д. А. Ловцова. - М.: В А РВСН им. Петра Великого, 2003.-С. 74-84.

12. Ловцов Д.А., Сергеев H.A. Управление безопасностью эргасистем / Под ред. Д.А. Ловцова. - М.: РАУ-Университет, 2001. - 224 с.

13. Касти Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы. - М.: Мир, 1982.-216 с.

14. Кучин Б.Л., Якушева Е.В. Управление развитием экономических систем: технический прогресс, устойчивость. - М.: Экономика, 1990.

15. Сухов A.B., Новиков О.П., Прокопенко B.C. Динамика информационных потоков в системе управления сложным техническим комплексом в информационном пространстве, основанном на энтропии покрытия // Межотраслевая информационная служба ФГУП ВИМИ, 2012. - № 1.

16. Сухов A.B., Зайцев М.А., Ерёменко В.В., Сухов П.А. Модель состояния информационного ресурса системы управления сложным техническим комплексом. // В кн. Методологические проблемы создания, испытаний и применения информационной техносферы в ВС РФ. - М.: ВА РВСН им. Петра Великого, 2012.

17. Глобальная спутниковая радионавигационная система ГЛОНАСС / Под ред. В.Н. Харисова, А.И. Перова, В.А. Болдина. - М: ИПРЖР, 1998.

18. Волков Н.М., Иванов Н.Е., Салищев В.А., Тюбалин В.В. Глобальная спутниковая радионавигационная система ГЛОНАСС // Успехи современной радиоэлектроники, 1997. -№ 1. - С. 31-46.

19. Глобальная спутниковая навигационная система ГЛОНАСС // Интерфейсный контрольный документ. - М.: ВКС РФ, 1995.

20. Спутниковые навигационные системы. Ч. 1. Основы функционирования подсистем / Под ред. В.Н. Харисова. - М.: Изд-во ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 1997.

21. Bazarov Y. Introduction to Global Navigation Satellite System // AG ARD LECTURE SERIES 207. System implications and innovative applications of satellite navigation. NATO AG ARD, 1996.

22. FANS/4 WP/75.ICAO, 1988.

23. Письмо Министра транспорта Российской Федерации Президенту Совета ИКАО // Компьютерный бюллетень BBS КНИЦ ВКС РФ.

24. Характеристики системы ГЛОНАСС, качество измерений и функционирование системы / Пер. И. Мишра и др. ION GPS-96. Компьютерный бюллетень BBS КНИЦ ВКС РФ.

25. Understanding GPS: principles and application, Elliotte Kaplan editor. -Artech House Publish ERs. Boston-London, 1996.

26. Небылов A.B. Гарантирование точности управления - М.: Наука, Физматлит, 1998. - 304 с.

27. Бетанов В.В., Янчик А.Г. Навигационно-баллистическое управление объектами РКВ. - М., В А РВСН, 2005.

28. Иванов Н.М. Баллистика и навигация KA. - М.: Машиностроение, 1986.-296 с.

29. Михайлов С.Н., Мячин A.B. Навигационное обеспечение управления объектами РКВ. - М.: ВА РВСН, 2002. - 230 с.

30. Сухов A.B. Динамика информационных потоков в системе управления сложным техническим комплексом // Теория и системы управления, 2000.-№4.-С. 111-120.

31. Бурый A.C., Сухов A.B. Оптимальное управление сложным техническим комплексом в информационном пространстве // Автоматизация и телемеханика, 2002. - № 7.

32. Сухов A.B. Программно-математическое обеспечение информационного анализа случайных величин и процессов. - М.: ВАД, 1992.

33. Сухов A.B., Звягинцев М.А., Сухов П.А. Заявка на предполагаемое изобретение № 2005134999, 2005 г.

34. Сухов П.А. Методика ВТО облика перспективной системы РНО испытаний и применения РКВ. - М., 2007.

35. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. -М.: Наука, 1984.-272 с.

36. Кастеллани К. Автоматизация решения задач управления. - М.: Мир, 1982.-472 с.

37. Тищенко Н.М. Введение в проектирование систем управления. -М.: Энергоатомиздат, 1986. - 248 с.

38. Сухов A.B., Мячин A.B. Методы и технологии выработки управленческих решений при создании сложных технических комплексов. - М.: ВА РВСН им. Петра Великого, 2008. - 279 с.

39. Bayes Т. An essay towards solving a problem in the doctrine of changes (with a bibliographical note by G. A. Barnard) // Biometrica, 1958. - V. 45. - № 2. -P. 293-315.

40. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. - M.: Советское радио, 1966.-678 с.

41. Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. - М.: Советское радио, 1977. - 408 с.

42. Тихонов В.И., Кульман Н.К. Нелинейная фильтрация и квазикогерентный приём сигналов. - М.: Советское радио, 1975. - 704 с.

43. Стратонович P.JI. Избранные вопросы теории флюктуаций в радиотехнике. - М.: Советское радио, 1961. - 558 с.

44. Тихонов В.И., Харисов В.Н., Смирнов В.А. Оптимальная фильтрация дискретно-непрерывных процессов // Радиотехника и электроника, 1978. - № 7. - С. 1441-1452.

45. Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии. - М.: Статистика, 1980.-438 с.

46. Савчук В.П. Байесовские методы статистического оценивания: Надёжность технических объектов. - М.: Наука, 1989. - 328 с.

47. Горшков В.В., Сухов A.B., Шилов Е.Г. Оценивание задержки сигнала на основе рекуррентного вычисления апостериорной плотности вероятности. // ГГУ им. Н. И. Лобачевского. Динамика систем. Управление и автоматизация. Межвузовский сборник научных трудов. - Горький, 1989. - С 7280.

48. Higgins J. J., Tsokos C. P. A study of the effect of the loss function on Bayes estimation of failure intensity, MTBF, and reliability // Appl. Math. Comput. 1980. V. 6. P. 145 - 166.

49. Harris B. A survey of statistical methods in systems reliability using Bernoulli sampling of components // Proc. Conf. Theory and appl. of Reliab. Emphasis Bayesian and Nonparametr. Meth. New York, 1976. P. 86 - 98.

50. Cornfield T. The Bayesian outlook and its application // Review Int. Stat. Inst. 1967. V. 35. № 1. P. 5 - 17.

51. Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и её применение в связи и управлении. - М.: Связь, 1976. - 496 с.

52. Тихонов В.И. Оптимальный приём сигналов. - М.: Радио и связь, 1983. - 320 с.

53. Jazwinski А. Н. Stochastic Processes and Filtering Theory. Academic Press. New York, 1970.

54. Сухов A.B. Методы и алгоритмы обработки сообщений в подсистемах информационного обмена АСУ. // Основы математического обеспечения АСУ. Ч. I. Общее математическое обеспечение АСУ / Под ред. Б.И. Глазова. - М.: Военная академия им. Ф.Э.Дзержинского, 1992. - С. 140 -168.

55. Логинов В.П., Устинов Н.Д. Приближённые алгоритмы нелинейной фильтрации // Зарубежная радиоэлектроника, 1975. - № 3. - С. 3-28.

56. Bard Y. Nonlinear Parameter Estimation. Academic Press, New York, London, 1974.

57. Сухов A.B. Программно-математическое обеспечение информационного анализа случайных величин и процессов. - М.: В А им. Дзержинского, 1992. - 132с.

58. Справочник по теории вероятностей и математической статистике / B.C. Королюк, Н.И. Портенко и др. - М.: Наука, 1985. - 640 с.

59. Сухов A.B., Голубков C.B., Мацыкин C.B. Квазиоптимальный приёмник дискретно-непрерывных фазоманипулированных сигналов. Патент на изобретение № 2276459, 2004.

60. Сухов A.B., Сухов П.А., Звягинцев М.А. Квазиоптимальный приёмник дискретно-непрерывных фазоманипулированных сигналов. Патент на изобретение № 2300173, 2007.

61. Сухов A.B. Программа выработки эффективных управляющих решений в АСУ СДО в условиях информационной неопределённости, определённости и риска: В кн.: Ловцов Д.А., Фирсов О.В. Элементы информационной теории АСУ в задачах и упражнениях. - М.: В А им. Ф. Э. Дзержинского, 1994.-С. 61-66.

62. Ярлыков М.С. Применение марковской теории нелинейной фильтрации в связи и управлении. - М.: Советское радио, 1980. - 358 с.

63. Ярлыков М.С., Смирнов В.А. Нелинейная фильтрация дискретно-непрерывных марковских сигналов // Радиотехника и электроника, 1975. - Т. 20. - № 2. - С. 280-287.

64. Мюррей У., Паппас К. Создание переносимых приложений для Windows. - СПб.: В НУ - Санкт-Петербург, 1997. - 816 с.

65. Фельдбаум A.A. Проблемы самоприспосабливающихся (адаптивных) систем // Измерения, контроль, автоматизация, 1989. - № 3(71). - С. 3540.

66. Фельдбаум A.A. Самонастраивающиеся автоматические системы. -М.: Наука, 1965. - С. 5-22.

67. Цыганов В.В. Адаптивные механизмы в отраслевом управлении. -М.: Наука, 1991.-166 с.

68. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. A.A. Красовского. - М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 2000. - 712 с.

69. The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., 1987. V. 75. № 8 (Труды института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике, США. Хаотические системы.). - 1987. - Т. 75. - № 8. - 184 с.

70. Шилов Г.Е. Математический анализ (функции одного переменного). Ч. 1-2. - М.: Наука, 1969. - 528 с.

71. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. -М.: Наука, 1987.-600 с.

72. Petri С.А. A communication mit automation. Ph. D. Thesis, University of Bonn, 1962.

73. Королюк B.C. Стохастические модели систем. - К.: Наукова думка,

1989.

74. Королюк B.C., Свищук A.B. Предельные теоремы для полумарковских эволюций в схеме асимптотического фазового укрупнения. К.: АН УССР, Ин-т математики, 1984. - 15 с.

75. Горшков В.В., Сухов A.B., Котов B.J1. Статистическая динамика квазиоптимального цифрового приёмника ФМ-ШПС // Известия вузов. Радиоэлектроника. - 1989. - № 5. - С. 18-23.

76. Горшков В.В., Сухов A.B., Шилов Е.Г., Котов B.JL Цифровая фильтрация на основе вычисления апостериорной вероятностной меры. Известия вузов. - Радиоэлектроника, 1989. - № 5.

77. Сухов A.B. Динамика информационных потоков в системе управления сложным техническим комплексом // Теория и системы управления, 2000.-№ 4.-С.111-120.

78. Сихарулидзе Ю.Г. Баллистика летательных аппаратов - М.: Наука, 1982. - 352 с.

79. Пуанкаре А. О науке // Пер. с фр. / Под ред. JLC. Понтрягина. - М.: Наука, 1966.

80. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. -М.: Наука, 1984.-272 с.

81. Галеев Э.М., Тихомиров В.М. Краткий курс теории экстремальных задач. - М.: Изд-во Моск. ун-та, 1989.

82. Feigenbaum E. A. The art of artificial intelligence: Themes and case studies of knowledge engineering. The fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence. Boston: MIT, 1977. P. 1014-1029.

83. Гатилов M.C. Мониторинг технического состояния производственных орбъектов как информационных систем с использованием энтропии покрытия: Дисс. канд. техн. наук. - М., 2010. - 166 с.